SUMMARIZE 函数 (DAX)

项目
03/07/2014

针对一系列组所请求的总计返回摘要表。

语法

SUMMARIZE(<table>, <groupBy_columnName>[, <groupBy_columnName>]…[, <name>, <expression>]…)

参数

table
任何返回数据表的 DAX 表达式。
groupBy_columnName
（可选）现有列的限定名称，将使用该列中找到的值创建摘要组。此参数不能是表达式。
name
给予总计或汇总列的名称，包含在双引号内。
expression
任何返回单个标量值的 DAX 表达式，其中，表达式将计算多次（针对每行/上下文）。

返回值

其中包含 groupBy_columnName 参数的选定列和由名称参数设计的汇总列的表。

注释

您为其定义名称的每列必须具有一个对应的表达式；否则将返回错误。第一个参数 name 定义了结果中此列的名称。第二个参数 expression 定义了所执行的用来获取该列中每行的值的计算。
groupBy_columnName 必须在 table 或 table 的相关表中。
每个名称都必须用双引号引起来。
此函数按一个或多个 groupBy_columnName 列的值将一组选定行组合成一个摘要行集。针对每一组返回一行。

示例

以下示例返回围绕此日历年和产品类别名称分组的分销商销售额，通过此结果表可以按年度和产品类别分析分销商销售额。

SUMMARIZE(ResellerSales_USD
      , DateTime[CalendarYear]
      , ProductCategory[ProductCategoryName]
      , "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
      , "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])
      )

下表显示任何预期接收表的函数应收到的数据的预览：

DateTime[CalendarYear]	ProductCategory[ProductCategoryName]	[Sales Amount (USD)]	[Discount Amount (USD)]
2008	Bikes	12968255.42	36167.6592
2005	Bikes	6958251.043	4231.1621
2006	Bikes	18901351.08	178175.8399
2007	Bikes	24256817.5	276065.992
2008	Components	2008052.706	39.9266
2005	Components	574256.9865	0
2006	Components	3428213.05	948.7674
2007	Components	5195315.216	4226.0444
2008	Clothing	366507.844	4151.1235
2005	Clothing	31851.1628	90.9593
2006	Clothing	455730.9729	4233.039
2007	Clothing	815853.2868	12489.3835
2008	Accessories	153299.924	865.5945
2005	Accessories	18594.4782	4.293
2006	Accessories	86612.7463	1061.4872
2007	Accessories	275794.8403	4756.6546

高级 SUMMARIZE 选项

SUMMARIZE（含 ROLLUP）

添加 ROLLUP() 语法后，将通过将汇总行添加到 groupBy_columnName 列的结果，以修改 SUMMARIZE 函数的行为。

SUMMARIZE(<table>, <groupBy_columnName>[, <groupBy_columnName>]…[, ROLLUP(<groupBy_columnName>[,< groupBy_columnName>…])][, <name>, <expression>]…)

ROLLUP 参数

groupBy_columnName
要用于根据在其中找到的值创建摘要组的现有列的限定名称。此参数不能是表达式。

注意：以前介绍了所有其他 SUMMARIZE 函数，此处不再赘述。

备注

ROLLUP 表达式中提到的列不能作为 groupBy_columnName 列的一部分进行引用。

示例

以下示例将汇总行添加到 SUMMARIZE 函数调用的“分组依据”列。

SUMMARIZE(ResellerSales_USD
      , ROLLUP( DateTime[CalendarYear], ProductCategory[ProductCategoryName])
      , "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
      , "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])
)

下表显示任何预期接收表的函数应收到的数据的预览：

DateTime[CalendarYear]	ProductCategory[ProductCategoryName]	[Sales Amount (USD)]	[Discount Amount (USD)]
2008	Bikes	12968255.42	36167.6592
2005	Bikes	6958251.043	4231.1621
2006	Bikes	18901351.08	178175.8399
2007	Bikes	24256817.5	276065.992
2008	Components	2008052.706	39.9266
2005	Components	574256.9865	0
2006	Components	3428213.05	948.7674
2007	Components	5195315.216	4226.0444
2008	Clothing	366507.844	4151.1235
2005	Clothing	31851.1628	90.9593
2006	Clothing	455730.9729	4233.039
2007	Clothing	815853.2868	12489.3835
2008	Accessories	153299.924	865.5945
2005	Accessories	18594.4782	4.293
2006	Accessories	86612.7463	1061.4872
2007	Accessories	275794.8403	4756.6546
2008		15496115.89	41224.3038
2005		7582953.67	4326.4144
2006		22871907.85	184419.1335
2007		30543780.84	297538.0745
		76494758.25	527507.9262

ROLLUPGROUP

ROLLUPGROUP() 可用于计算不同分组的小计。如果使用 ROLLUPGROUP 代替 ROLLUP，ROLLUPGROUP 将向 groupBy_columnName 列的结果添加汇总行，从而得到同样的结果。但是，在 ROLLUP 语法中添加 ROLLUPGROUP() 可用于防止汇总行中出现部分小计。

以下示例仅显示所有年份和类别的总计，而无所有类别的各年份小计：

SUMMARIZE(ResellerSales_USD
      , ROLLUP(ROLLUPGROUP( DateTime[CalendarYear], ProductCategory[ProductCategoryName]))
      , "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
      , "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])
)

下表显示任何预期接收表的函数应收到的数据的预览：

DateTime[CalendarYear]	ProductCategory[ProductCategoryName]	[Sales Amount (USD)]	[Discount Amount (USD)]
2008	Bikes	12968255.42	36167.6592
2005	Bikes	6958251.043	4231.1621
2006	Bikes	18901351.08	178175.8399
2007	Bikes	24256817.5	276065.992
2008	Components	2008052.706	39.9266
2005	Components	574256.9865	0
2006	Components	3428213.05	948.7674
2007	Components	5195315.216	4226.0444
2008	Clothing	366507.844	4151.1235
2005	Clothing	31851.1628	90.9593
2006	Clothing	455730.9729	4233.039
2007	Clothing	815853.2868	12489.3835
2008	Accessories	153299.924	865.5945
2005	Accessories	18594.4782	4.293
2006	Accessories	86612.7463	1061.4872
2007	Accessories	275794.8403	4756.6546
		76494758.25	527507.9262

SUMMARIZE（含 ISSUBTOTAL）

使用户能够在 Summarize 函数中创建另一列，如果行中包含作为参数提供给 ISSUBTOTAL 的列的小计值，则返回 True，否则返回 False。

SUMMARIZE(<table>, <groupBy_columnName>[, <groupBy_columnName>]…[, ROLLUP(<groupBy_columnName>[,< groupBy_columnName>…])][, <name>, {<expression>|ISSUBTOTAL(<columnName>)}]…)

ISSUBTOTAL 参数

columnName
SUMMARIZE 函数的表中任何列的名称，或该表的相关表中任何列的名称。

返回值

如果行中包含作为参数提供的列的小计值，则返回 True 值，否则返回 False

注释

ISSUBTOTAL 只能在 SUMMARIZE 函数的表达式部分中使用。
ISSUBTOTAL 前面必须为一个匹配的 name 列。

示例

以下示例为给定 SUMMARIZE() 函数调用中的每个 ROLLUP() 列生成一个 ISSUBTOTAL() 列。

SUMMARIZE(ResellerSales_USD
      , ROLLUP( DateTime[CalendarYear], ProductCategory[ProductCategoryName])
      , "Sales Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[SalesAmount_USD])
      , "Discount Amount (USD)", SUM(ResellerSales_USD[DiscountAmount])
      , "Is Sub Total for DateTimeCalendarYear", ISSUBTOTAL(DateTime[CalendarYear])
      , "Is Sub Total for ProductCategoryName", ISSUBTOTAL(ProductCategory[ProductCategoryName])
)

下表显示任何预期接收表的函数应收到的数据的预览：

[Is Sub Total for DateTimeCalendarYear]	[Is Sub Total for ProductCategoryName]	DateTime[CalendarYear]	ProductCategory[ProductCategoryName]	[Sales Amount (USD)]	[Discount Amount (USD)]
FALSE	FLASE
FLASE	FLASE	2008	Bikes	12968255.42	36167.6592
FLASE	FLASE	2005	Bikes	6958251.043	4231.1621
FLASE	FLASE	2006	Bikes	18901351.08	178175.8399
FLASE	FLASE	2007	Bikes	24256817.5	276065.992
FLASE	FLASE	2008	Components	2008052.706	39.9266
FLASE	FLASE	2005	Components	574256.9865	0
FLASE	FLASE	2006	Components	3428213.05	948.7674
FLASE	FLASE	2007	Components	5195315.216	4226.0444
FLASE	FLASE	2008	Clothing	366507.844	4151.1235
FLASE	FLASE	2005	Clothing	31851.1628	90.9593
FLASE	FLASE	2006	Clothing	455730.9729	4233.039
FLASE	FLASE	2007	Clothing	815853.2868	12489.3835
FLASE	FLASE	2008	Accessories	153299.924	865.5945
FLASE	FLASE	2005	Accessories	18594.4782	4.293
FLASE	FLASE	2006	Accessories	86612.7463	1061.4872
FLASE	FLASE	2007	Accessories	275794.8403	4756.6546
FLASE	TRUE
FLASE	TRUE	2008		15496115.89	41224.3038
FLASE	TRUE	2005		7582953.67	4326.4144
FLASE	TRUE	2006		22871907.85	184419.1335
FLASE	TRUE	2007		30543780.84	297538.0745
TRUE	TRUE			76494758.25	527507.9262

通过

SUMMARIZE 函数 (DAX)

语法

参数

返回值

注释

示例

高级 SUMMARIZE 选项

SUMMARIZE（含 ROLLUP）

ROLLUP 参数

备注

示例

ROLLUPGROUP

SUMMARIZE（含 ISSUBTOTAL）

ISSUBTOTAL 参数

返回值

注释

示例

其他资源